Semaphore信号量

          遇到一个线程方法体生命周期的问题,虽然开始用Thread 的原生类可以很好的解决着个问题,但是总觉的应该用相关的锁可以解决这总问题, 问题如下:

 我门用运行一个方法时,有可能需要线程来做这件事情,但是却不知道他们什么时候运行完毕,用Thread.sleep()可以阻塞住,但是这样效率会限制在Thread sleep的interval 内,而且有可能死循环,代码如下:

 

/**
 *
 * @author zx04741
 */
public class test {

    //private static Semaphore sem = new Semaphore(1);

    public static void test1() {
        try {
            MyThread t = new MyThread();
            t.start();
            while (!t.over) {
                Thread.sleep(100);
            }
            MyThread t1 = new MyThread();
            t1.start();
            while (!t1.over) {
                Thread.sleep(100);
            }
        } catch (InterruptedException ex) {
            Logger.getLogger(test.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
        }

    }

   static class MyThread extends Thread {

        private static int GO = 0;
        public volatile static boolean over=false;


        public void run() {
            try {
                //sem.acquire();
                over=false;
                System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",val:" + (++GO));
                Thread.sleep(3000);
                over=true;

                //sem.release();
            } catch (InterruptedException ex) {
                Logger.getLogger(test.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
            }
        }
    }



    public static void main(String args[]) {
        test1();
    }
}

 

信号量的的解释:

一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。

Semaphore 通常用于限制可以访问某些资源(物理或逻辑的)的线程数目。

 

获得一项前,每个线程必须从信号量获取许可,从而保证可以使用该项。该线程结束后,将项返回到池中并将许可返回到该信号量,从而允许其他线程获取该项。注意,调用 acquire() 时无法保持同步锁定,因为这会阻止将项返回到池中。信号量封装所需的同步,以限制对池的访问,这同维持该池本身一致性所需的同步是分开的。

 

我们在这里只要一个限制访问就可以了,代码改后如下:

/**
 *
 * @author zx04741
 */
public class test {

    private static Semaphore sem = new Semaphore(1);

    public static void test1() {

            MyThread t = new MyThread();
            t.start();

            MyThread t1 = new MyThread();
            t1.start();

       
    }

   static class MyThread extends Thread {

        private static int GO = 0;
  


        public void run() {
            try {
                sem.acquire();

                System.out.println(Thread.currentThread().getId() + ",val:" + (++GO));
                Thread.sleep(3000);


                sem.release();
            } catch (InterruptedException ex) {
                Logger.getLogger(test.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
            }
        }
    }



    public static void main(String args[]) {
        test1();
    }

 

 

其实信号量会用在我门的一些IDE里面,我们在调试程序的时候设置断点应该就这种锁机制, 和MFC  里面的CSemaphore应该是一样的底层,  应该是属于互斥MUTEX的...

 

 

 

     

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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